字節跳動發布 GR-2 機器人 AI 大模型：任務平均完成率 97.7%，模擬人類學習處理復雜任務

來源：責編：時間：2024-10-12 07:49:36 98觀看

導讀 10 月 10 日消息，字節跳動研究團隊最新推出了第二代機器人大模型 GR-2（Generative Robot2.0），其亮點在于創新構建“機器人嬰兒期”學習階段，模仿人類成長學習復雜任務，具備卓越的泛化能力和多任務通用性。GR-2 模型

10 月 10 日消息，字節跳動研究團隊最新推出了第二代機器人大模型 GR-2（Generative Robot2.0），其亮點在于創新構建“機器人嬰兒期”學習階段，模仿人類成長學習復雜任務，具備卓越的泛化能力和多任務通用性。

GR-2 模型和其它很多 AI 模型一樣，包括預訓練和微調兩個過程。

在預訓練階段，GR-2“觀看”了多達 3800 萬個來自各類公開數據集的互聯網視頻以及 500 億個 tokens，涵蓋了家庭、戶外、辦公室等多種日常場景，讓 GR-2 具備在后續策略學習中跨越廣泛機器人任務和環境的泛化能力。

在微調階段，團隊使用機器人軌跡微調了視頻生成和動作預測，展現出卓越的多任務學習能力，在超過 100 個任務中實現了平均成功率 97.7%。

此外，GR-2 在新穎、之前未見的場景中表現出色的泛化能力，包括新的背景、環境、物體和任務。

附上參考地址

GR-2: A Generative Video-Language-Action Model with Web-Scale Knowledge for Robot Manipulation

字節跳動推機器人大模型 GR-2 展現智能自主操作新高度

GR-2 登場！ByteDance Research 提出機器人大模型，具備世界建模和強大泛化能力

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